Was kostet GPT-5.2 Pro?

Es kostet 21,00 $ pro 1 Million input tokens und 168,00 $ pro 1 Million output tokens. Dies spiegelt den hohen Rechenaufwand im Vergleich zu den kostengünstigeren Thinking- und Instant-Tarifen wider.

Verfügt GPT-5.2 Pro über Memory?

Nein, OpenAI hat offiziell bestätigt, dass die Memory-Funktion, einschließlich gespeicherter Erinnerungen und Chatverläufe, für das Pro-Modell nicht verfügbar ist. Nutzer müssen den gesamten relevanten Kontext innerhalb des Fensters der jeweiligen Sitzung bereitstellen.

Wie groß ist das context window bei GPT-5.2 Pro?

Das Modell bietet ein context window von 400.000 tokens. Dieses große Fenster sorgt für eine nahezu gleichbleibende Abrufleistung über den gesamten Bereich, was es ideal für tiefgehende Archivrecherche macht.

Wie schneidet es im Vergleich zu Gemini 3 Pro ab?

Während Gemini 3 Pro ein größeres context window bietet, ist GPT-5.2 Pro führend im Bereich agentic coding (SWE-Bench) und Mathematik auf Wettbewerbsniveau (AIME 100%).

Ist GPT-5.2 Pro multimodal?

Ja, es ist ein multimodal model mit state-of-the-art Vision-Fähigkeiten. Es ist hervorragend darin, komplexe Diagramme, wissenschaftliche Grafiken und dokumentenlastige visuelle Aufgaben zu interpretieren.

Kann ich GPT-5.2 Pro über die API nutzen?

Ja, es ist über die OpenAI API mit der Modell-ID gpt-5.2-pro für Enterprise- und Pro-Abonnenten verfügbar.

Was ist das maximale output token-Limit?

Das Modell kann bis zu 128.000 tokens in einer einzigen Antwort generieren. Dies ist deutlich mehr als bei früheren Modellen und ermöglicht die Erstellung vollständiger Code-Module oder Berichte.

GPT-5.2 Pro

GPT-5.2 Pro ist das flagship reasoning model von OpenAI aus dem Jahr 2025 mit Extended Thinking für state-of-the-art Performance in Mathematik, Coding und...

openaiGPT-52025-12-11

Kontext

400KToken

Max. Ausgabe

128KToken

Eingabepreis

$21.00/ 1M

Ausgabepreis

$168.00/ 1M

Modalität:TextImage

Fähigkeiten:VisionToolsStreamingLogik

Benchmarks

GPQA

93.2%

HLE

36.6%

MMLU

89.6%

MMLU Pro

82%

SimpleQA

52%

IFEval

93.5%

AIME 2025

100%

MATH

97%

GSM8k

99.2%

MGSM

96%

MathVista

76.5%

SWE-Bench

80%

HumanEval

94.5%

LiveCodeBench

78%

MMMU

79.5%

MMMU Pro

79.5%

ChartQA

91.2%

DocVQA

94.8%

Terminal-Bench

55.6%

ARC-AGI

54.2%

API-Dokumentation anzeigen

Über GPT-5.2 Pro

Erfahren Sie mehr über die Fähigkeiten, Funktionen und Einsatzmöglichkeiten von GPT-5.2 Pro.

Ein neuer Standard für logische Intelligenz

GPT-5.2 Pro repräsentiert die rechenintensive Stufe der auf Reasoning ausgerichteten Modelle von OpenAI. Es wurde speziell für Enterprise-Workflows entwickelt, die wissenschaftliche Forschung auf PhD-Niveau und komplexe logische Inferenz erfordern. Im Gegensatz zu Standard-Sprachmodellen nutzt es eine hochentwickelte inference-time Compute-Architektur, die es Benutzern ermöglicht, den Denkaufwand des Modells zu skalieren. Dies ermöglicht es dem System, Probleme intern zu dekomponieren, die eigene Logik zu verifizieren und statistische Priors zu überschreiben, die bei kleineren Modellen oft zu Fehlern führen.

Spezialisiert auf technische Präzision

Während es die grundlegende Trainingsbasis mit der breiteren GPT-5-Familie teilt, zeichnet sich die Pro-Variante durch ihr massives context window von 400.000 tokens und deutlich niedrigere Halluzinationsraten aus. Es hat sich als zuverlässiger Partner in der theoretischen Physik und bei mathematischen Beweisen auf hohem Niveau bewährt. Seine Leistung bei kontaminationsresistenten benchmarks wie ARC-AGI-2 und GPQA Diamond etabliert es als primäre Prozess-Engine für autonome Agenten, die mehrstufige, technische Anweisungen ohne menschliches Eingreifen bewältigen müssen.

Enterprise-Leistung und Output

Das Modell zeichnet sich durch die strikte Einhaltung komplexer Anweisungen und einen professionellen Gesprächston aus. Es ist das erste Modell, das menschliche Industrieexperten mit über 14 Jahren Erfahrung bei spezialisierten Arbeits-benchmarks konsistent übertrifft. Mit einer Generierungskapazität von bis zu 128.000 tokens markiert es eine signifikante Abkehr von der „Faulheit“, die bei früheren Generationen beobachtet wurde, und ermöglicht die Erstellung ganzer Code-Module oder umfassender Forschungsberichte in einem einzigen Durchgang.

Anwendungsfälle für GPT-5.2 Pro

Entdecken Sie die verschiedenen Möglichkeiten, GPT-5.2 Pro für großartige Ergebnisse zu nutzen.

Autonome Softwareentwicklung

Lösung komplexer, dateiübergreifender GitHub-Issues und Durchführung von Modul-Refactorings mit einer Erfolgsquote von 84,5 % auf SWE-Bench Verified.

Mathematik-Olympiaden

Lösung von 100 % der AIME 2025-Wettbewerbsaufgaben und Beitrag origineller Beweise zu offenen Fragen der statistischen Lerntheorie.

Enterprise Agent Orchestration

Funktioniert als rechenintensive Prozess-Engine, die Dutzende von Tools für mehrstufige Finanzmodelle und Logistikprozesse steuern kann.

Wissenschaftliche Forschung auf PhD-Niveau

Analyse von Problemen aus Physik, Chemie und Biologie mit einem GPQA-Wert von 93,2 %, was viele menschliche Fachexperten übertrifft.

Long-Context Dokumentensynthese

Verarbeitung von bis zu 400.000 tokens an Archivdaten zur Erstellung umfassender Rechtsgutachten oder technischer Handbücher.

Interaktive 3D-Simulation

Generierung von tausenden Zeilen 3D-Simulationen in Three.js oder C++, einschließlich komplexer Partikelphysik und mechanischer Logik.

Stärken

Einschränkungen

Perfekte mathematische Genauigkeit: Erreicht eine fehlerfreie Lösungsrate von 100 % im AIME 2025 benchmark und schöpft das Potenzial moderner Mathematik-Wettbewerbe voll aus.

Hohe Kosten: Mit 168 $ pro Million output tokens ist das Modell etwa 16-mal teurer als GPT-5.1, was den Einsatz auf hochkritische Arbeitsabläufe beschränkt.

State-of-the-Art Coding: Erreicht eine Lösungsrate von 84,5 % auf SWE-Bench Verified und fungiert effektiv als Junior-Entwickler, der komplexe Bug-Backlogs eigenständig bewältigen kann.

Fehlende Memory-Funktionen: Keine Unterstützung für Saved Memories und Reference Chat History – Funktionen, die bei den günstigeren ChatGPT 5.2-Modellen Standard sind.

Fortgeschrittenes abstraktes Reasoning: Dreifache ARC-AGI-2-Leistung im Vergleich zum Vorgänger (54,2 % vs. 17,6 %), was einen Durchbruch bei neuartigen Regelerkennungsaufgaben markiert.

Erhebliche Latenz: Tiefgreifendes internes Reasoning kann dazu führen, dass das Modell bei einem einzigen prompt über 15 Minuten benötigt, insbesondere im xhigh effort-Modus.

Massive 128K Output-Kapazität: Entwickelt, um ganze Bücher, Code-Repositories oder umfassende wissenschaftliche Berichte in einem einzigen inference-Pass zu generieren.

Fehler bei der Frame-Auswahl: Gelegentliches Versagen beim Überschreiben statistischer Priors bei Aufgaben des gesunden Menschenverstands, selbst wenn logische Einschränkungen in den Denkschritten korrekt identifiziert wurden.

API-Schnellstart

openai/gpt-5.2-pro

Dokumentation anzeigen

openai SDK

import OpenAI from 'openai';

const openai = new OpenAI();

async function main() {
  const completion = await openai.chat.completions.create({
    model: 'gpt-5.2-pro',
    messages: [{ role: 'user', content: 'Design a leveraged buyout model for a take-private project.' }],
    reasoning_effort: 'xhigh',
    stream: true,
  });

  for await (const chunk of completion) {
    process.stdout.write(chunk.choices[0]?.delta?.content || '');
  }
}

main();

Installieren Sie das SDK und beginnen Sie in wenigen Minuten mit API-Aufrufen.

Was die Leute über GPT-5.2 Pro sagen

Sehen Sie, was die Community über GPT-5.2 Pro denkt

“Das Reasoning war vorhanden; die Schlussfolgerung ergab sich einfach nicht daraus. Wenn dich das nicht zum Nachdenken bringt, sollte es das.”

— Ok_Entrance_4380

“GPT-5.2 Pro hat ein neues Ergebnis in der theoretischen Physik abgeleitet, das der Expertenprüfung standhielt – etwas, das 5.1 nicht konnte.”

— kevinweil

twitter

“GPT-5.2 Pro beginnt wie ein Junior-Entwickler auszusehen, der einen substanziellen Teil des Issue-Trackers übernehmen kann.”

— Due_Woodpecker2882

“OpenAI gibt zu, dass dem Pro-Modell das Memory fehlt. Für mich als Akademiker ist das verheerend.”

— Oldschool728603

hackernews

“Die Logik ist makellos, aber die Latenz lässt es sich anfühlen, als würde ich mit einem sehr langsamen Genie zusammenarbeiten.”

— User123

“Endlich ein Modell, das sich nicht durch eine einfache Tensor-Kontraktion halluziniert.”

— PhysicsProf

hackernews

Videos über GPT-5.2 Pro

Schauen Sie Tutorials, Rezensionen und Diskussionen über GPT-5.2 Pro

“Das ist die erweiterte Thinking-Stufe von GPT-5.2.”

“Die Uhren laufen alle von 2 Stunden herunter. Das ist GPT-5.2 mit 'extra highs', aber ich wollte auch das neue 5.2 medium verwenden, das quasi als Empfehlung gilt. Und dann habe ich”

“Sie können es nicht komplett lösen, oder? Man kann ihm heutzutage kein PRD in Supermann-Größe geben und erwarten, dass es das absolut mit links erledigt. Aber verdammt, tun sie”

“Es gibt hier jetzt eine auswählbare Thinking-Zeit-Option.”

“Und wenn wir uns die einfachen Informationen ansehen, die wir hier dazu haben, spiegelt der Preis diese Form von Intelligenz definitiv wider, da der Preis pro Million tokens für Input und Output hier extrem, extrem hoch ist. Unabhängig davon”

“ChatGPT 5.2 Pro. Zusammenfassend möchte ich eine Meinung wiederholen, die ich zuvor irgendwann in diesem Video geäußert habe: Es ist sehr, sehr klug, aber es wirkt inkonsistent in Bezug darauf, wie gut es funktionale Ergebnisse liefert. Manchmal”

“Das ist eine Effizienzsteigerung um das 390-fache in einem Jahr.”

“Es ist nervig, wie langsam die GPT-5-Serie ist, besonders wenn man einige der ausgefallenen Pro-Model-Funktionen nutzt, bei denen ich erlebt habe, dass Pro-Modelle 30 bis 50 Minuten brauchen, um auf Dinge zu antworten. Es”

“dann gibt es noch die Preisgestaltung von 5.2 Pro, bei der mir schlecht wird. 21 $ pro Million in und 168 pro Million out. Ein bahnbrechend hoher Preis für ein model. etwas mehr von”

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Pro-Tipps für GPT-5.2 Pro

Expertentipps, um das Beste aus GPT-5.2 Pro herauszuholen.

Reasoning-Aufwand skalieren

Verwenden Sie den reasoning_effort API-parameter und setzen Sie ihn auf xhigh für Aufgaben, bei denen logische Konsistenz wichtiger ist als die Generierungsgeschwindigkeit.

Statistische Priors adressieren

Wenn das Modell in bekannte Fallen des gesunden Menschenverstands tappt, geben Sie einen Kontext-Hinweis, um die aktive Reasoning-Ebene zu aktivieren und die grundlegende Trainingsbasis zu überschreiben.

Massive Output-Kapazität nutzen

Fordern Sie ganze Projektverzeichnisse oder vollständige Dokumentationsdateien in einem einzigen prompt an, um das 128K Output-Budget voll auszunutzen.

Tool-Integration einsetzen

Aktivieren Sie immer Function Calling für Vision-Aufgaben; die Leistung des multimodal Modells steigt, wenn es Tools zur Verifizierung visueller Daten verwenden kann.

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